Inversão Gravimétrica de Relevo do Embasamento de Bacia Sedimentar utilizando Algoritmo Genético Paralelizado

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Araújo, Kael Silva
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42871
Resumo: O presente trabalho tem como objetivo estimar o relevo do embasamento de bacias sedimentares a partir da inversão gravimétrica de dados sintéticos e reais. Implementamos um algoritmo de Inversão utilizando o Algoritmo Genético Paralelizado (PGA) para estimar a profundidade de uma bacia sedimentar 2D em que o contraste de densidade é conhecido. A bacia sedimentar é discretizada em prismas retangulares justapostos com espessuras que representam as profundidades da superfície e são os parâmetros a serem estimados no processo de inversão da anomalia gravitacional. São abordados vínculos de suavidade, esparsidade e variação total. Apresentamos os resultados de inversão com dados sintéticos e reais de uma bacia sedimentar. Além disso, o PGA é implementado pela adoção do MATLAB ® e sua ferramenta de paralelização (Parallel Computing Toolbox™). Isso torna possível a redução tempo computacional em 37, 5% em média. Validamos o método aplicando-o a dados sintéticos produzidos por duas bacias simuladas delimitadas por falhas escalonadas de alto ângulo; obtivemos uma boa definição do relevo, principalmente das descontinuidades. Também aplicamos o método a conjunto de observações gravimétricas da Ponte do Poema, localizada na Universidade Federal do Pará (UFPA) e obtivemos soluções aceitáveis. Quando aplicado à interpretação de um relevo de embasamento descontínuo, o vínculo de variação total obteve um melhor desempenho.
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A bacia sedimentar é discretizada em prismas retangulares justapostos com espessuras que representam as profundidades da superfície e são os parâmetros a serem estimados no processo de inversão da anomalia gravitacional. São abordados vínculos de suavidade, esparsidade e variação total. Apresentamos os resultados de inversão com dados sintéticos e reais de uma bacia sedimentar. Além disso, o PGA é implementado pela adoção do MATLAB ® e sua ferramenta de paralelização (Parallel Computing Toolbox™). Isso torna possível a redução tempo computacional em 37, 5% em média. Validamos o método aplicando-o a dados sintéticos produzidos por duas bacias simuladas delimitadas por falhas escalonadas de alto ângulo; obtivemos uma boa definição do relevo, principalmente das descontinuidades. Também aplicamos o método a conjunto de observações gravimétricas da Ponte do Poema, localizada na Universidade Federal do Pará (UFPA) e obtivemos soluções aceitáveis. Quando aplicado à interpretação de um relevo de embasamento descontínuo, o vínculo de variação total obteve um melhor desempenho.The present work aims to estimate the relief of the basement of sedimentary basins from the gravity inversion of synthetic and real data. We have implemented an Inversion algorithm using the Parallelized Genetic Algorithm (PGA) to estimate the depth of a 2D sedimentary basin in which the density contrast is known. The sedimentary basin is discretized in rectangular prisms juxtaposed with thicknesses that represent the surface depths and are the parameters to be estimated in the gravitational anomaly inversion process. Bonds of smoothness, sparsity and total variation are discussed. We present the inversion results with synthetic and real data from a sedimentary basin. Furthermore, the PGA is implemented by adopting MATLAB ® and its parallelization tool (Parallel Computing Toolbox™). This makes it possible to reduce computational time in 37.5% on average. We validate the method by applying it to synthetic data produced by two simulated basins de limited by high-angle staggered faults; we obtained a good definition of the relief, mainly the discontinuities. We also applied the method to a set of gravimetric observations from Ponte do Poema, located at the Federal University of Pará (UFPA) and obtained acceptable solutions. When applied to the interpretation of a discontinuous basement relief, the total variation bond performed better.Universidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilBacharelado em Sistemas de InformaçãoInversão GravimétricaGravity InversionAlgoritmo GenéticoGenetic AlgorithmParalelizaçãoParallelizationParallel Computing ToolboxParallel Computing ToolboxRegularizaçãoRegularizationInversão Gravimétrica de Relevo do Embasamento de Bacia Sedimentar utilizando Algoritmo Genético ParalelizadoGravimetric Inversion of the Basement Relief of Sedimentary Basin using Parallelized Genetic Algorithminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALInversãoGravimétricaDeRelevo_Araújo_2021TCCapplication/pdf3456681https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42871/1/Invers%c3%a3oGravim%c3%a9tricaDeRelevo_Ara%c3%bajo_2021956625413ccaa8ddaf73f36561842805MD51CC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream701https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42871/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52LICENSElicense.txttext/plain714https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42871/3/license.txt7278bab9c5c886812fa7d225dc807888MD53123456789/428712023-03-03 22:09:03.157oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-03-04T01:09:03Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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